AWS上的生成式AI - 環境設定

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讓我們瞭解如何設定AWS賬戶併為生成式AI配置我們的環境。

設定AWS賬戶

為了使用AWS進行生成式AI，我們首先需要建立一個並設定AWS賬戶。在本節中，我們將逐步解釋如何設定您的AWS賬戶：

步驟1：註冊AWS

首先，訪問AWS網站並點選“建立AWS賬戶”。接下來，輸入您的電子郵件，建立一個強密碼，並選擇一個唯一的AWS賬戶名稱。

步驟2：完成賬戶設定

要完成賬戶設定，首先輸入您的聯絡方式，包括您的電話號碼和地址。接下來，您需要選擇賬戶型別。這取決於您的需求，可以是個人或專業賬戶。

對於賬單，您需要提供一張有效的信用卡。

步驟3：驗證您的身份

AWS將透過簡訊或語音呼叫傳送驗證碼以確認您的電話號碼。您需要輸入此程式碼才能繼續。

步驟4：選擇支援計劃

AWS提供多種支援計劃，包括基礎版（免費）、開發者版、商業版和企業版。您可以根據您的需求選擇任何一個。您的賬戶現在已設定完成。

步驟5：登入AWS管理控制檯

現在您可以登入AWS管理控制檯，您可以從中啟動諸如EC2和SageMaker等服務來用於生成式AI。

配置您的AWS環境

擁有AWS賬戶後，下一步是配置您的環境以開發和部署生成式AI模型。

我們在此提供瞭如何配置AWS環境的逐步步驟：

步驟1：設定IAM使用者和角色

首先，為您自己建立一個IAM（身份和訪問管理）使用者，而不是使用根賬戶進行日常操作。

透過建立策略來分配必要的許可權，這些策略提供對EC2、AWS SageMaker和Amazon S3等服務的訪問許可權。

最後，為IAM使用者啟用多因素身份驗證 (MFA)。這可以增強安全性。

步驟2：為生成式AI選擇AWS服務

AWS提供各種服務，例如Amazon SageMaker、AWS Lambda、Amazon EC2和Amazon S3，您可以將這些服務用於生成式AI任務。

步驟3：啟動用於訓練的EC2例項

為了進行訓練，我們需要啟動EC2例項。EC2為訓練大型模型提供了可擴充套件的計算資源。

首先，您可以啟動一個支援GPU的EC2例項（例如p3.2xlarge或g4dn.xlarge）。您也可以使用Spot 例項來節省成本。

接下來，使用預裝了TensorFlow、PyTorch和MXNet等框架的深度學習AMI。

步驟4：配置網路和安全

為了安全地執行您的例項，首先設定一個VPC（虛擬私有云），然後配置安全組以限制對您的例項的訪問。

步驟5：安裝必要的庫和框架

如果您不使用深度學習AMI，請在您的EC2例項或SageMaker筆記本上安裝PyTorch、TensorFlow或Hugging Face等庫。

例如，您可以使用以下命令安裝PyTorch：

pip install torch torchvision

步驟6：設定S3儲存桶用於資料儲存

安裝必要的庫後，您需要建立一個S3儲存桶來儲存您的訓練資料、模型檢查點和日誌。

步驟7：連線和配置AWS CLI

接下來，在您的本地機器上安裝AWS CLI，以便以程式設計方式與AWS服務互動。

安裝完成後，使用您的訪問金鑰ID和金鑰秘密訪問金鑰配置AWS CLI。

使用以下命令：

aws configure

步驟8：監控和最佳化資源

您可以使用Amazon CloudWatch監控EC2例項的效能，跟蹤CPU、記憶體和GPU利用率。

為了控制成本，您還可以透過AWS賬單和成本管理器設定預算和警報來跟蹤您在AI資源上的支出。